쿼리 텍스트

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

쿼리 텍스트와 가장 유사한 색인 생성된 파일을 찾습니다.

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코드 샘플

Python

def query(index_file, text, n_top=3):
    """Find the indexed files that are the most similar to
    the query text.
    """

    with io.open(index_file, "r") as f:
        index = json.load(f)

    # Get the categories of the query text.
    query_categories = classify(text, verbose=False)

    similarities = []
    for filename, categories in six.iteritems(index):
        similarities.append((filename, similarity(query_categories, categories)))

    similarities = sorted(similarities, key=lambda p: p[1], reverse=True)

    print("=" * 20)
    print("Query: {}\n".format(text))
    for category, confidence in six.iteritems(query_categories):
        print("\tCategory: {}, confidence: {}".format(category, confidence))
    print("\nMost similar {} indexed texts:".format(n_top))
    for filename, sim in similarities[:n_top]:
        print("\tFilename: {}".format(filename))
        print("\tSimilarity: {}".format(sim))
        print("\n")

    return similarities

다음 단계

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